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[科技] 《自然》子刊：5天完成6个月工作，无需人类干预，AI化学家加速催化研究

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敌敌畏毒不死的男人 发表于 2024-2-29 10:27:50 | 只看该作者 打印 上一主题 下一主题
 
近年来，为满足日益增长的工业和科学需求，化学领域的科学家们一直在寻求提高催化反应的效率和选择性。
催化反应是许多化学过程的核心，而其中的一个关键因素是利用配体来调节反应的选择性和产率。然而，传统的催化剂发现和优化方法通常耗时、耗材量大，并且严重依赖于人工操作和经验。
为了解决这一问题，来自北卡罗来纳州立大学、伊士曼化工公司的研究团队开发了一种名为 Fast-Cat 的自动化实验室。
据介绍，通过结合人工智能（AI）和自动化技术，Fast-Cat 实现了催化反应的快速、高效和自动化，不仅可以完全自主连续运行高温、高压、气液反应，还能够分析每个反应的输出结果，在没有人工干预的情况下确定不同变量对每个实验结果的影响。
《自然》子刊：5天完成6个月工作，无需人类干预，AI化学家加速催化研究 第1张图片


相关研究论文以“Autonomous reaction Pareto-front mapping with a self-driving catalysis laboratory”为题，已发表在科学期刊 Nature Chemical Engineering 上。
值得关注的是，它能够在短短 5 天内提供比传统方法 6 个月更多的信息，为化学研究和工业生产提供了全新的可能性。研究团队表示，Fast-Cat 的出现标志着催化反应研究迈入了新的时代。
Fast-Cat是如何快于人类的？

据论文描述，Fast-Cat 采用了一套自动化实验系统和 AI 驱动的实验规划，使催化反应的实验过程实现了全自动化和智能化。其工作原理是：基于对催化反应中各种变量影响的深入理解，并利用 AI 算法不断学习和优化实验设计，快速找到最优的反应条件。
《自然》子刊：5天完成6个月工作，无需人类干预，AI化学家加速催化研究 第2张图片


图｜Fast-Cat 工作流程概述。输入：先前数据、约束条件和优化目标。循环：确定当前超体积（HV），蒙特卡洛（MC）在新点对 ML 模型进行采样，根据预测获得的超体积对点进行排名（点 1 处的绿色星表示 HV 改进最大的预测，然后是点 2 和3 按顺序），对最佳预测进行实验并重复。输出：最新的替代模型（曲面图和特征分析）和实验数据点（帕累托前沿）。
Fast-Cat 的操作流程主要包括四个步骤：准备、启动、操作和 Pareto 筛选循环。
在准备阶段，研究人员需要提前准备好实验所需的试剂和配体，包括催化剂、配体、底物等，并装载到系统中。这些试剂会被加载到自动化的试剂补给模块中，以确保实验中始终有足够的试剂供应。
启动阶段是实验的开始，系统自动调节实验条件，包括液体和气体的流量、压力等参数，从而达到所需的反应压力和组成。
在操作阶段，系统持续运行高温、高压、气液相催化反应，并自动采集、分析反应产物。
Fast-Cat 启动后，开始自动运行高温高压的气液相催化反应。这些反应通常在流动条件下进行，以确保反应混合均匀并获得准确的反应数据。系统根据预设的实验方案连续执行一系列实验，快速收集大量反应数据。
在每次实验结束后，Fast-Cat 自动收集反应产物，并通过气相色谱仪（GC）等在线分析设备进行分析，分析结果包括产物的种类、产率、选择性等。
随后，实验数据会被上传到 Fast-Cat 的数据分析模块，进行实时处理和分析。通过机器学习算法，Fast-Cat 能够从大量的实验数据中提取规律和模式，并根据这些信息调整下一轮实验的条件。
为进一步优化反应条件和提高催化效率，Fast-Cat 会根据每次实验的结果调整下一轮实验的条件。这种循环反馈机制使得 Fast-Cat 能够逐步寻找到最优的反应条件，并实现对催化反应的快速优化，这属于 Pareto 筛选循环阶段。
根据 Pareto 优化原则，Fast-Cat 会在多个目标之间寻找最佳平衡。例如，提高产物收率可能会降低选择性，因此需要在这两个目标之间进行权衡。
Fast-Cat 会根据实验结果调整实验条件，以便在多个目标之间找到最优解。这可能需要进行多轮实验和优化过程。
在整个实验过程中，为确保实验过程的安全和稳定性，Fast-Cat 会自动监控各种参数，包括温度、压力、流量等。如果需要，系统会自动进行试剂的补给和设备的维护，从而保证实验的连续进行和稳定性。
据介绍，Fast-Cat 在研究过程中取得了令人瞩目的成果。
通过对不同配体的催化性能进行全面的测试和分析，研究人员发现了各种实验条件对反应产率和选择性的影响规律。
通过优化配体结构和反应条件，Fast-Cat 成功提高了催化反应的效率和选择性，为催化领域的研究和应用提供了新的思路和方法。
尽管 Fast-Cat 在催化反应研究中取得了显著的成果，但仍存在一些局限性和挑战。
例如，系统可能受到实验条件的限制，无法覆盖所有可能的反应情况；对于某些复杂的催化反应系统，Fast-Cat 的智能化程度还有待进一步提高。
研究人员表示，未来的研究方向包括进一步优化系统设计、开发更先进的人工智能算法，以及拓展 Fast-Cat 在更广泛领域的应用。
AI让化学实验更高效

近年来，除了 Fast-Cat 之外，AI 驱动的催化研究领域还出现了一系列其他重要的研究成果。例如，人工智能大型优化催化剂合成的工作流程等。
在 AI4science 领域，很多相关研究同样表明，AI 可以提高研究效率，比如自助化学合成机器人 RoboChem。
研究团队表示，作为催化反应研究领域的一项重要技术创新，Fast-Cat 具有广阔的应用前景。
例如，在化学和制药工业中，Fast-Cat 有望成为催化剂研发和优化的重要工具，为新药物和新材料的开发提供支持；Fast-Cat 的智能化和自动化特点，也为实现绿色化学生产和节能减排提供了新的途径和可能性。
未来，随着 Fast-Cat 技术的不断完善和推广应用，预计将出现更多基于 Fast-Cat 的研究成果和创新应用。
此外，随着对催化反应机理和性能的深入理解，AI 将有望帮助人类开发出更加高效、环保的催化剂和反应体系，推动催化领域的发展迈向新的高度。


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标签：人工智能Fast-Cat自动化6个月选择性
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